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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于色彩藝術的拼圖中連續相似子塊模組的自動檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115375670B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211110646.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于色彩藝術的拼圖中連續相似子塊模組的自動檢測方法是由雷鵬;張三元;徐舒暢設計研發完成，并于2022-09-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于色彩藝術的拼圖中連續相似子塊模組的自動檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于色彩藝術的拼圖中連續相似子塊模組的自動檢測方法。本發明具體處理方法為：獲取待處理圖像，并進行網格化處理，獲得相同尺寸的正方形拼圖子塊，并篩選出非圖像邊緣的拼圖子塊，同時使用Canny檢測算法標記圖像內容的輪廓；所有非圖像邊緣的拼圖子塊根據特征相似性進行篩選和分類；根據不同類別設計對應的檢測、篩選、組建方案并進行處理，完成特征相似鄰接子塊模組的組建。本發明能準確的根據圖像生成任意數量的拼圖子塊，并組建對應數量的特征相似鄰接子塊模組，該模組圖像特征相似、內容關系合理，適用于影響游戲難度，提升游戲用戶體驗，同時還方便工程應用，具有較大的應用價值。

本發明授權基于色彩藝術的拼圖中連續相似子塊模組的自動檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于色彩藝術的拼圖中連續相似子塊模組的自動檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 1對拼圖圖像進行網格化處理，獲得對應的所有初始拼圖子塊，同時使用Canny檢測算法獲取并標記拼圖圖像的內容輪廓線；根據拼圖圖像的輪廓標記線和所有初始拼圖子塊，獲得對應的所有拼圖輪廓線子塊； 2從所有拼圖輪廓線子塊中篩選獲得非圖像邊緣的拼圖輪廓線子塊，接著根據輪廓線數量對所有非圖像邊緣的拼圖輪廓線子塊進行分類，獲得多類非邊緣拼圖子塊； 3利用連續相似子塊自動檢測方法對各類非邊緣拼圖子塊進行拼圖子塊模組檢測，獲得至少一個拼圖子塊模組； 所述3具體為： 3.1對各類非邊緣拼圖子塊中各個拼圖輪廓線子塊分別進行特征顏色提取，接著計算各類非邊緣拼圖子塊中兩個拼圖輪廓線子塊的色差，根據色差對各類非邊緣拼圖子塊中各個拼圖輪廓線子塊進行色差分類，獲得各類非邊緣拼圖子塊中不同色差類的拼圖子塊組； 所述3.1具體為： 當非邊緣拼圖子塊的類別為無輪廓標記線拼圖子塊時，使用k-means方法對各個無輪廓標記線拼圖子塊進行主顏色提取，將每個無輪廓標記線拼圖子塊中像素占比最大的主顏色作為對應的特征顏色，再計算各個無輪廓標記線拼圖子塊兩兩之間的色差，將色差小于或等于色差閾值的兩個無輪廓標記線拼圖子塊歸為一類，獲得不同色差類的無輪廓標記線拼圖子塊組； 當非邊緣拼圖子塊的類別為單條輪廓標記線拼圖子塊時，使用k-means方法對各個單條輪廓標記線拼圖子塊進行主顏色提取，獲得各個單條輪廓標記線拼圖子塊的兩個主顏色并分別作為對應的兩個特征顏色，再計算各個單條輪廓標記線拼圖子塊的兩兩之間的色差，將色差小于或等于色差閾值的兩個單條輪廓標記線拼圖子塊的歸為一類，獲得不同色差類的單條輪廓標記線拼圖子塊組； 當非邊緣拼圖子塊的類別為多條輪廓標記線拼圖子塊時，使用k-means方法對各個多條輪廓標記線拼圖子塊進行主顏色提取，獲得各個多條輪廓標記線拼圖子塊的三個主顏色并分別作為對應的三個特征顏色，再計算各個多條輪廓標記線拼圖子塊的兩兩之間的色差，將色差小于或等于色差閾值的兩個多條輪廓標記線拼圖子塊的歸為一類，獲得不同色差類的多條輪廓標記線拼圖子塊組； 3.2建立19類四連通連接模型，接著利用19類四連通連接模型分別對各類非邊緣拼圖子塊中不同色差類的拼圖子塊組各自進行相鄰4張拼圖子塊的組建，獲得至少一個拼圖子塊模組； 4選擇預設數量的拼圖子塊模組，將已選擇的拼圖子塊模組從所有非圖像邊緣的拼圖輪廓線子塊中去除，獲得剩余拼圖輪廓線子塊集，再從剩余拼圖輪廓線子塊集篩選已選擇的拼圖子塊模組對應的兩張拼圖輪廓線子塊，由已選擇的每個拼圖子塊模組和對應的兩張拼圖輪廓線子塊組成每個拼圖需求模組，將每個拼圖需求模組對應的初始拼圖子塊構成連續相似子塊模組。

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